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为解决燃煤电站磨煤机故障频发的问题,提出一种基于多元状态估计(MSET)和向量相似度的故障预警方法。以某350 MW机组的中速磨煤机为研究对象,选取能表征其运行状态的关键参数,采集包含故障信息的历史数据,并划分出不同数据集。采用等间距抽样法对训练集数据建立过程记忆矩阵,将观测向量输入MSET模型得到其对应的估计向量,同时定义二者的相似度函数,利用滑动窗口法确定预警阈值。最后采用实际运行数据验证,结果表明:当磨煤机正常运行时,其输入模型数据预测平均相对误差均在1%以下;当磨煤机发生堵煤故障时,该模型可以及时发现磨煤机运行异常,在跳闸前380 s发出报警。证明该模型可以精准预测各参数的变化趋势,实现对磨煤机故障快速准确地智能预警。 相似文献
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针对当前火电机组频繁进行深度调峰、灵活性运行、节能降耗等背景下发电设备故障频发的现象,提出了多元状态估计-层次分析法的磨煤机故障预警方法。首先基于斯皮尔曼相关性分析对磨煤机特征参数进行降维,采用等距抽样方法从大量磨煤机历史数据中抽取部分样本归一化后形成记忆矩阵;随后利用多元状态估计算法根据记忆矩阵和观测向量计算出对应的估计向量,采用层次分析法对特征参数赋予不同的权重,并计算观测向量和估计向量之间的融合相似度,基于自适应阈值的方法对磨煤机故障进行预警;最后以某辊式中速磨煤机实际故障数据为例,验证了该方法的有效性。结果表明,该方法对磨煤机故障预警具有较少的漏报率和误报率,可以在一定程度上减少磨煤机实际发生故障的概率。 相似文献
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针对磨煤机入口一次风量测量失准,导致多台磨煤机煤量自动控制无法正常投入的现状,指出风道直管段太短、风道内气流分布不稳定和测量装置积灰堵塞是制约锅炉安全燃烧的主要因素,提出了增加在线自动吹扫功能、优化热控逻辑的措施,确保机组协调控制的稳定性和AGC的调节品质. 相似文献
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为解决因风道布置不合理引起的流场紊乱和难以准确测量风量的问题,对一次风量测量装置进行改造,将混风道测量装置由热导式气体流量计改为多点差压,冷、热风道采用热导式测量,取得了较好的效果。 相似文献
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周权 《安徽电力科技信息》2010,(3):20-21
安庆电厂装机容量为2×300MW,制粉系统采用正压直吹式制粉系统,每台锅炉配置5台磨煤机。采用机翼型风量测量装置来测量磨煤机一次风量,运行过程中,一次风量测量不准确,取样管路堵塞较为严重,致使磨煤机通风量无法被准确实时测量,并导致热工维护量很大,增加了机组运行的不稳定性,因此,公司对磨煤机一次风量测量装置进行改造。 相似文献
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对利港电厂3号350MW机组磨煤机入口一次风阿纽巴风量测量装置所存在的问题进行了分析,并用自行设计的机翼形风量测量装置对其进行了改造。实践证明,改造后的测量装置工作稳定、测量值准确。 相似文献
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根据发电厂磨煤机系启停及一次风量对机组运行稳定性的影响,对控制系统进行了试验研究。提出了降低磨煤机启停最小风煤量和一次风量作为机组变负荷时快速态干预手段的改进方案。实施后增强了系统的变负荷适应能力及抗外扰能力。 相似文献
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为实现对火电机组磨煤机断煤故障的早期预警,提出一种基于回声状态网络(ESN)的故障预警方法,结合电厂实际运行数据,与传统静态阈值方法进行比较.仿真结果表明:基于ESN的磨煤机故障预警方法输出的故障预警信号能够提前于实际断煤信号,实现磨煤机故障的早期预警. 相似文献
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磨煤机风量的准确、可靠测量是保证火电机组控制系统稳定运行,进而提高锅炉燃烧效率的重要因素,然而受现场安装条件等方面的限制,仪表测量得到的磨煤机风量与实际值偏差很大。针对这一问题,应用软测量方法,结合火电厂的实际应用,对磨煤机风量软测量中辅助变量的选择、数据预处理、测量模型的建立及校正等问题进行了研究。采用基于支持向量机回归的方法建立了风量软测量模型,并对建模过程中核函数、惩罚因子的选择进行了分析和研究。电厂实际运行数据的验证表明:该软测量方法能够获得比现有硬件流量仪表更准确可靠的测量结果,且能适应机组工况的变化。 相似文献
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针对发电机组设备的状态监测问题,采用改进的自联想回归(AAKR)算法建立设备的状态预警模型。将稳健距离算子代替马氏距离算子,提高自回归模型的稳健性和抗污染能力。将聚类思想应用于距离划分,提出一种基于聚类的变间隔状态矩阵提取方法,并给出具体的实施步骤。采用四重交叉验证学习机制,在训练过程中对模型参数进行优化,获得最优的状态监测模型。以某600 MW机组一次风机为例建立状态参数估计模型,DCS实际运行数据和仿真计算结果表明,改进后的稳健状态估计方法在维持较高准确性的前提下,能够大幅提高模型的稳健性,具有较强的抗污染能力。这样在设备故障早期就能给出相关预警信号,为设备的状态检修提供理论依据。 相似文献
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针对离线最小二乘支持向量机(LSSVM)以及无稀疏策略的在线LSSVM在过程建模工程应用的局限性,提出了一种基于选择性递推以及自适应更新模型参数的LSSVM软测量模型。该方法将快速留一交叉验证(FLOO-CV)误差作为模型更新阈值,前向学习时,根据更新阈值只引入预报误差较大的样本更新模型,提高了模型的稀疏性;后向样本修剪时,仅删除FLOO-CV误差最小的样本,提高了模型的全局推广能力。应用电厂实际运行数据验证该模型并对磨煤机一次风量进行在线预测,并研发了一套在线软测量平台。将该平台在某1 000 MW机组进行现场验证,结果表明,该平台对一次风量有较高的预测精度,可以在流量传感器出现故障时代替其工作,保证磨煤机一次风量信号的稳定性和可靠性。 相似文献
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针对中速磨煤机输运介质特点及入口管路、空间等限制,冷态纯空气条件下的测试方法无法保证磨煤机入口风量标定测试及时性的问题,热态运行工况下,选取流场稳定的磨煤机出口管道,采用等截面网格法测试各粉管动压和煤粉分配特性,并用循环迭代法获取风粉混合物流速,最终以实测的磨煤机出口风粉混合物流量与煤量、设计密封风量的差值对磨煤机入口风量进行标定。试验结果表明,在相同的实测原始数据基础上,采用上述方法获取的磨煤机入口流量更接近真实值,准确性较采用冷态纯空气条件下的计算结果提升约15百分点。该方法测试简单,实操性强,可有效提升中速磨煤机入口风量标定结果的准确性和及时性,同时,对相似工业环境中含粉气流流量的测试也有一定的指导作用。 相似文献